在 AI prompt engineering 中，In-Context Learning（ICL）已成為一個關鍵概念，特別是在像 ChatGPT 這樣的大型語言模型（LLM）中。ICL prompting 允許這些模型透過範例學習來達成新任務，從而避免了明確的再訓練資料的需求。 ICL 的運作機制 ICL 本質上是通過類比學習。我們向模型提供一些在提示上下文中的例子。模型使用這些例子來理解和執行新任務。這種方法與傳統的監督學習形成對比，因為它不涉及更新模型的參數。相反，ICL 利用模型的預先訓練的知識來識別模式並做出預測。這種方法在 LLM 中特別有效，正如 Hopsworks 和 Lakera 的文章說明。 ICL 的重要性 ICL 的重要性在於其： 直觀介面 ：它可以使用自然語言的與 LLM 互動的方法。 計算效率 ：它減少了大規模再訓練的需求，從而節省了計算資源。 多功能性 ：ICL可以應用於各種任務，增強了LLM的靈活性。 ICL 的實際應用 列舉一些 ICL prompting 的實際應用： 情感分析 ：根據幾個例子，LLM 能夠準確評估新句子中的情感，如 Lakera 文章的描述。 語言翻譯 ：只需少量例子，模型就可以有效地翻譯新句子，正如 Towards Data Science 所探討的。 程式碼生成 ：當提供編碼問題和解決方案的範例時，模型可以為新問題生成程式碼。這個應用非常適合在詢問 Excel 或是 Power BI DAX 公式的時候，提供簡單的數據和希望的答案，LLM 就可以寫出建議的公式，非常方便。 挑戰與未來方向 但是 ICL 的成功與否其實很大程度依賴模型的規模和訓練數據的品質。ICL prompt 是一個有用的方法，特別是在使用大型語言模型如 ChatGPT 的時候 。它通過簡單的例子引導新任務學習的能力，為 LLM AI 應用開啟了不少的可能性。 FAQ 什麼是 AI 的 In-Context Learning（ICL）？ ICL 是一種在像 ChatGPT 這樣的大型語言模型（LLM）中使用的 prompt 方法，模型通過使用者的舉例來學習並執行新任務，無需重新訓練。 ICL 與傳統機器學習方法有何不同？ 與需要通過訓練更新參數的傳統方法不同，ICL利用模型的現有知識的基礎中，根據 prompt 中給出的例子來理解和
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